如何在聚類的過程中使用pca演算法

2021-03-03 20:39:16 字數 2254 閱讀 3577

1樓:恥傑億斌

amarino是使android手機bai和arduino之間建立連線的有du趣的應用zhi平臺。目前已經有dao很多基於amarino的解決各種問版題的外掛。並權且它是開源的專案

amarino基本上是由三個主要部分組成:

android應用程式稱為「amarino」

arduino的程式庫稱為「meetandroid」

amarino外掛包(可選)

amarino你至少需要以下硬體:

android手機(支援藍芽;android2.2及以上)一塊arduino板(lilypad,duemilanove,arduinobt ...)

一個你的arduino藍芽模組

其他arduino模組(根鬚需要選擇)

重要! 請將您的藍芽模組設定為57600或115200波特。因為有些模組更好地使用57600(舊的),而有些模組只能使用115200波特,所以當你已連線但不能傳送資料時,嘗試改變波特率的設定。

開始配置環境

如何用matlab實現pca演算法

2樓:匿名使用者

可以在matlab的simulink工具中插入"user_design"模組,把**貼進去。然後在模組的模擬輸入接"chirp"或"random source"源,模版擬輸出接"spectrum scope",就能看出權效果。

c#中如何編寫pca演算法**?

3樓:匿名使用者

pca的處理步驟:

1,均值化

2,求協方差矩陣(我知道的有兩種方法,這是第一種,按部就班的求,第二種是:(a*a『/(n-1)))

3,求協方差的特徵值和特徵向量

4,將特徵值按照從大到小的順序排序,選擇其中最大的k個,然後將其對應的k個特徵向量分別作為列向量組成特徵向量矩陣

5,將樣本點投影到選取的特徵向量上

matlab實現源**

%pca演算法,matlab實現

function f=pcad(a,n)%a是m*n

%測試例項a=[2.5,0.5,2.

2,1.9,3.1,2.

3,2,1,1.5,1.1;2.

4,0.7,2.9,2.

2,3.0,2.7,1.

6,1.1,1.6,0.

9]%結果f=[0.8280,-1.7776,0.

9922,0.2742,1.6758,0.

9129,-0.0991,-1.1446,-0.

4380,-1.2238]

%pca第一步:均值化

x=a-repmat(mean(a,2),1,size(a,2))%去均值

%pca第二步:求特徵協方差矩陣

b=cov(x')%求協方差

%pca第三步:求特徵協方差矩陣的特徵值和特徵向量

[v,d]=eig(b)%求特徵值和特徵向量

%pca第四步:將特徵值按照從大到小的順序排序

d1=diag(d);%取出對角矩陣,也就是把特徵值提出來組成一個新的m*1的d1矩陣

[d2 index]=sort(d1); %特徵值以升序排序 d2是排序後的結果 index是數排序以前的排名位置

cols=size(v,2);% 特徵向量矩陣的列數

for i=1:cols %對特徵向量做相反位置的調整 是個降序排列。這個過程把特徵值和特徵向量同時做相應的降序排列

vsort(:,i) = v(:,index(cols-i+1) ); % vsort 是一個m*col(注:

col一般等於m)階矩陣,儲存的是按降序排列的特徵向量,每一列構成一個特徵向量

%vsort儲存的是協方差矩陣降序後的特徵向量,為m*m階

dsort(i) = d1(index(cols-i+1)); % dsort 儲存的是按降序排列的特徵值,是一維行向量,1*m

end %完成降序排列

m=vsort(:,1:n)%提取主成分量

%pca第五步:將樣本點投影到選取的特徵向量上

f=(x'*m)'%最終的投影

為什麼在drtoolbox中mds 和pca演算法一樣的

4樓:紀坦框

pca的處理步驟: 1,均值化 2,求協方差矩陣(我知道的有兩種方法,這是第一種,按部就班的求,第二種是:(a*a『/(n-1))) 3,求協方差的特徵值和特徵向量 4,將特徵值按照從大到小的順序排序,選擇其中最大的k個,然後將其對應的k個特徵向量

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